Самые интересные внедрения ИИ в компаниях в 2024 году | ИИ в бизнесе №63

В этой статье мы подробнее рассмотрим некоторые интересные реализации ИИ в бизнесе. От использования машинного обучения Stripe для обнаружения мошенничества до персонализированных заказов Swiggy и GitHub Copilot, обеспечивающего поддержку разработчиков в режиме реального времени. Эти примеры демонстрируют, как искусственный интеллект способствует созданию инновационных услуг, преобразует качество обслуживания клиентов, повышает коэффициент конверсии и оптимизирует внутренние процессы для предприятий и учреждений. Читай дальше.

Реализации ИИ в Stripe

Stripe (https://stripe.com/) — это продвинутая платежная платформа, которая позволяет предприятиям и учреждениям обрабатывать транзакции как онлайн, так и в традиционных розничных сетях. Предоставляет интегрированные решения для управления платежами, выставления счетов, автоматизации финансовых процессов, создания программ подписки и лояльности. Применение современных технологий, в том числе машинного обучения, позволяет Stripe оптимизировать конверсии и минимизировать риск мошенничества. В 2023 году Stripe признана одним из самых прорывных решений в сфере систем онлайн-платежей.

Однако почему Stripe Radar станет одним из самых интересных внедрений ИИ в компаниях в 2023 году? Stripe Radar использует передовые методы искусственного интеллекта для быстрого и точного обнаружения мошенничества, что делает его одним из самых инновационных решений в индустрии онлайн-платежей в этом году. К его основным преимуществам относятся:

• Скорость и точность . Radar Stripe оценивает более 1000 деталей транзакций менее чем за 100 миллисекунд, точно блокируя рискованные транзакции. Он обеспечивает точность, при которой только 0,1% действительных платежей ошибочно отклоняются.
• Продвинутые модели машинного обучения . Stripe перешел от базового машинного обучения к продвинутым нейронным сетям, что значительно улучшило производительность модели.
• Инновационная архитектура . Новейшая архитектура позволила ускорить обучение моделей и улучшить масштабируемость, что позволяет быстрее создавать прототипы и реализовывать новые идеи.

Источник: Stripe (https://stripe.com/).

«Complete the Look», или реализация искусственного интеллекта от Walmart

Walmart, американский гигант супермаркетов, предлагает широкий ассортимент товаров, включая продукты питания, одежду, косметику, электронику и многое другое. В Walmart, одном из ведущих ритейлеров мира, работают более 2,3 миллиона человек по всему миру. Однако в последнее время компания также расширяет свое присутствие в области искусственного интеллекта.

Недавно выпущенный Walmart модуль «Complete the Look» (CTL) — это инновационная система рекомендаций по продуктам в категории моды и домашнего декора. Но почему CTL считается одной из самых интересных реализаций ИИ в 2023 году?

• Персонализация стиля. CTL создает комплексные стилизованные наряды вокруг выбранного покупателем продукта, что упрощает поиск и выбор подходящих предметов гардероба.
• Увеличение доверия и конверсии . Представление персонализированной одежды повышает доверие клиентов к их выбору и побуждает их совершать покупки.
• Экономия времени . Система позволяет быстро собирать целые наряды вместо поиска отдельных предметов, что делает покупки более эффективными.
• Продвинутые алгоритмы. CTL использует различные алгоритмы, включая создание внешнего вида и расширение покрытия, для масштабирования и настройки рекомендаций для пользователей.

Это нововведение решает проблему информационной перегрузки и выбора среди огромного количества доступных вариантов, предлагая покупателям легкий и приятный опыт покупок, одновременно вдохновляющий и стилистически последовательный.

Источник: Средний (https://medium.com/walmartglobaltech/personalized-complete-the-look-model-ea093aba0b73).

Uber — прогнозирование ETR

Uber — мобильное приложение для бронирования поездок на автомобиле, но его инновации в области искусственного интеллекта не ограничиваются транспортировкой. Возьмем, к примеру, парковки в аэропортах. С внедрением прогнозирования ETR (расчетное время запроса) Uber развернул передовую систему прогнозирования времени ожидания водителей в аэропортах. Используя сложные модели искусственного интеллекта, он прогнозирует спрос и длину очередей, принимая во внимание колебания очередей и внешние факторы, такие как задержки рейсов. Эта система предоставляет водителям информацию об ожидаемом времени ожидания, помогая им более эффективно управлять своим временем и лучше планировать свое местоположение.

Чем примечательно это инновационное решение? В основном из-за:

• Решенная проблема . ETR Forecasting от Uber решает проблему слишком малого или слишком большого количества водителей в аэропортах, что влияет как на пассажиров, так и на водителей. Нехватка означает, что пассажиры ждут дольше, а излишки тратят время водителей на ожидание.
• Инновации . Система прогнозирования информирует водителей об ожидаемом времени ожидания запросов, позволяя им лучше управлять своим временем и позиционированием.
• Применение ИИ . Он использует передовые модели искусственного интеллекта для прогнозирования спроса и длины очередей с учетом динамики очереди и внешних факторов, таких как задержки рейсов.
• Влияние на отрасль . Это одна из самых интересных реализаций искусственного интеллекта в 2023 году, поскольку она оптимизирует распределение ресурсов в режиме реального времени, повышая эффективность и удобство использования услуг Uber в аэропортах.

Источник: Uber (https://www.uber.com/en-GB/blog/demand-and-etr-forecasting-at-airports/).

Реализации ИИ в Pinterest

Pinterest (https://pinterest.com/), вероятно, не нуждается в представлении. Эта американская платформа социальных сетей позволяет пользователям просматривать и обмениваться фотографиями, GIF-файлами и видео на различные темы, такие как мода, кулинария, дизайн интерьера и многое другое. Пользователи могут создавать свои собственные доски с визуальным контентом, который им интересен, и исследовать доски других людей в поисках вдохновения.

Платформа опирается на рекламу, и в 2023 году она внедрила искусственный интеллект, чтобы перейти от традиционных реактивных методов к более активным, предотвращая уход рекламодателей. Это выделяется как одно из заметных внедрений ИИ в 2023 году, потому что:

• Он решает проблему ухода рекламодателей с платформы Pinterest. Традиционно этот вопрос решался только после того, как рекламодатели уже ушли, поэтому вернуть их было сложно. Благодаря машинному обучению (МО) оно теперь позволяет заранее обнаруживать потенциальный отток, давая команде возможность принимать упреждающие меры.
• Команда Pinterest создала модель машинного обучения (ML), которая прогнозирует вероятность оттока рекламодателей в ближайшие 14 дней. Для составления такого прогноза он использует набор функций рекламодателя. Отдел продаж использует эту информацию для определения приоритетности действий, направленных на предотвращение оттока клиентов.
• Предварительные эксперименты показали, что этот подход позволяет снизить отток клиентов в тестовой группе на 24% по сравнению с контрольной группой. Это указывает на эффективность проактивного подхода в предотвращении оттока клиентов.

Stitch Fix, или заголовки и описания продуктов, созданные искусственным интеллектом

Stitch Fix (https://www.stitchfix.com/) — инновационная платформа, позволяющая пользователям заказывать одежду через мобильное приложение. Пользователи могут заполнить опрос, указав свои предпочтения в стиле, размер и бюджет. После этого они получают пять индивидуально подобранных предложений одежды из более чем 1000 различных брендов и стилей.

Stitch Fix использует передовые алгоритмы искусственного интеллекта для создания привлекающих внимание рекламных заголовков и подробных описаний продуктов. Это делает процесс создания маркетингового контента и описаний продуктов менее трудоемким и дорогостоящим, обеспечивая при этом уникальность и соответствие имиджу бренда.

Компания использует метод «эксперта в цикле», сочетая креативность искусственного интеллекта с человеческим контролем, обеспечивая высокое качество и эффективность. Благодаря искусственному интеллекту Stitch Fix может создавать описания продуктов для сотен тысяч стилей, решая проблемы масштаба и сложности в электронной коммерции. Постоянное совершенствование алгоритмов наряду с экспертными знаниями позволяет постоянно повышать качество создаваемого контента.

Это нововведение решает трудоемкий и дорогостоящий процесс создания маркетингового контента для электронной коммерции и описаний продуктов, обеспечивая при этом уникальность и соответствие стилю бренда.

Свигги

Swiggy (https://www.swiggy.com/) — это индийская онлайн-служба доставки еды, которая позволяет пользователям заказывать еду в местных ресторанах. Приложение Swiggy дает возможность выбирать блюда из любимых ресторанов, отслеживать заказы в режиме реального времени и использовать дополнительные функции, такие как персональные рекомендации и установленная минимальная стоимость заказа.

Swiggy использовала искусственный интеллект для персонализации заказов еды в своем приложении, решая «парадокс выбора». Вот ключевые моменты:

• Парадокс выбора. Свигги заметил, что клиентам сложно решить, что заказать, поскольку вариантов слишком много. Это явление, известное как «парадокс выбора», приводит к неудовлетворенности клиентов.
• Персонализация заказов. Компания внедрила систему рекомендаций «корзин» с ограниченным количеством блюд, адаптированных к предпочтениям клиентов, чтобы облегчить их выбор и улучшить пользовательский опыт.
• Приложение ИИ . Swiggy использует искусственный интеллект для анализа исторических данных о заказах, диетических предпочтений клиентов и сезонности продуктов, чтобы генерировать персонализированные рекомендации.

Это нововведение решает проблему слишком большого выбора, повышая как удовлетворенность клиентов, так и эффективность платформы. Это одно из самых интересных применений ИИ в бизнесе в 2023 году из-за его эффективности и сложности.

Реализации ИИ в FoodPanda

Foodpanda (https://www.foodpanda.my/) — это онлайн-сервис доставки еды, который позволяет пользователям заказывать еду в местных ресторанах через приложение. Приложение Foodpanda позволяет пользователям заказывать любимые блюда, отслеживать статус своих заказов в режиме реального времени и получать доступ к различным функциям, включая персональные рекомендации и установленную минимальную стоимость заказа.

Foodpanda использует A/B-тестирование, чтобы улучшить свое меню и повысить коэффициент конверсии. Нововведение предполагает обновление версии меню B посредством расширенного планирования и автоматизации. Вот ключевые моменты:

• Автоматизация тестирования . Использование Apache Airflow для автоматизации процесса обновления меню.
• Масштабируемость . Оптимизация процесса позволяет ускорить тестирование даже в нескольких странах.
• Эффективность . Сокращение времени выполнения с 9 часов примерно до 3,75 часов и снижение уровня ошибок до 2,2%.
• Дальнейшие улучшения . Планируются дальнейшие улучшения, такие как динамическая конфигурация нумерации страниц и отдельные группы обеспечения доступности баз данных для разных стран.

Благодаря этим нововведениям Foodpanda решает проблему медленных и неэффективных обновлений меню, что имеет решающее значение для поддержания конкурентоспособности и повышения удовлетворенности пользователей.

Источник: FoodPanda (https://www.foodpanda.my/)

Зиллоу

Zillow (https://www.zillow.com/) — это онлайн-платформа недвижимости, которая упрощает поиск, покупку, аренду и продажу недвижимости для своих пользователей. Платформа содержит миллионы объявлений о недвижимости, что позволяет пользователям сравнивать цены и общаться с местными экспертами отрасли. Zillow использует передовые технологии, включая машинное обучение, для точной оценки недвижимости и оптимизации процессов покупки, продажи или аренды.

Инновационный подход Zillow к оценке недвижимости с помощью инструмента Neural Zestimate делает компанию сильным игроком среди новаторов в области искусственного интеллекта. Вот ключевые моменты, иллюстрирующие, почему Neural Zestimate является одной из самых интересных реализаций ИИ:

• Быстрая реакция на изменения рынка . Благодаря Neural Zestimate Zillow может быстро реагировать на изменения на рынке недвижимости, предоставляя актуальные оценки в национальном масштабе.
• Упрощенные обновления . Новая система значительно упрощает обновление и поддержку моделей оценки, повышая их точность.
• Местные и сезонные тенденции . «Neural Zestimate» эффективно учитывает местную информацию и сезонные рыночные изменения в процессе обучения, позволяя более точно оценивать стоимость дома.
• Диапазон оценки . «Neural Zestimate» использует квантильную регрессию для определения диапазонов цен, обеспечивая лучшее понимание потенциальной стоимости недвижимости и уменьшая неопределенность в оценке.

Это нововведение решает проблему отсутствия текущих и точных оценок недвижимости, которые имеют решающее значение как для продавцов, так и для покупателей на динамичном рынке недвижимости.

GitHub Copilot с реализациями ИИ

Список инновационных реализаций ИИ не мог бы быть полным без GitHub Copilot — инструмента кодирования на базе ИИ, который использует большие языковые модели (LLM) от OpenAI. GitHub Copilot — это прорыв в генерации кода, позволяющий предлагать код в режиме реального времени в среде IDE.

Благодаря сотрудничеству с OpenAI, создателям ChatGPT, и постоянным улучшениям моделей LLM, Copilot становится все более точным и адаптированным к потребностям пользователей. Этот инструмент повышает производительность программистов за счет автоматизации частей процесса кодирования и предоставления мгновенных предложений.

GitHub (https://github.com/) планирует расширить возможности Copilot, добавив голосовую поддержку и интегрировав ее с другими элементами платформы. Однако даже сейчас он решает проблему длительных и сложных процессов кодирования, предлагая интеллектуальные подсказки, которые ускоряют работу и помогают решать проблемы программирования. Это делает его одним из самых интересных внедрений ИИ в компаниях в 2023 году.

Реализации ИИ – резюме

Примеры, представленные в этой статье, — это лишь верхушка айсберга, когда речь идет об инновациях ИИ в современном бизнесе. В 2023 году все больше компаний обратятся к технологиям искусственного интеллекта, чтобы работать умнее, лучше понимать клиентов и быть в курсе тенденций отрасли. Растущее использование ИИ открывает новую перспективу, меняя опыт как сотрудников, так и клиентов. По данным Gartner, к 2025 году 80% предприятий будут использовать хотя бы одно решение на основе искусственного интеллекта, что сигнализирует о положительной тенденции для делового мира.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
5. Бизнес НЛП сегодня и завтра
6. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
7. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
8. Автоматизированные публикации в социальных сетях
9. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
10. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
11. Использование ChatGPT в бизнесе
12. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
13. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
14. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
15. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
16. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
17. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
18. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
19. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
20. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
21. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
22. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
23. Автоматическая обработка документов
24. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
25. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
26. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
27. Что такое бизнес-аналитика?
28. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
29. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
30. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
31. Искусственный интеллект в управлении контентом
32. Творческий ИИ сегодня и завтра
33. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
34. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
35. RPA и API в цифровой компании
36. Будущий рынок труда и будущие профессии
37. ИИ в EdTech. 3 примера компаний, которые использовали потенциал искусственного интеллекта
38. Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес
39. Детекторы контента AI. Стоят ли они того?
40. ChatGPT против Bard против Bing. Какой чат-бот с искусственным интеллектом лидирует в гонке?
41. Является ли искусственный интеллект чат-бота конкурентом поиска Google?
42. Эффективные подсказки ChatGPT для HR и подбора персонала
43. Оперативный инжиниринг. Что делает оперативный инженер?
44. Генератор макетов AI. Топ-4 инструмента
45. ИИ и что еще? Главные технологические тренды для бизнеса в 2024 году
46. ИИ и деловая этика. Почему вам следует инвестировать в этические решения
47. Мета ИИ. Что вам следует знать о функциях Facebook и Instagram, поддерживаемых искусственным интеллектом?
48. Регулирование ИИ. Что нужно знать предпринимателю?
49. 5 новых применений ИИ в бизнесе
50. Продукты и проекты искусственного интеллекта – чем они отличаются от других?
51. Автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта. Когда начать?
52. Как сопоставить решение ИИ с бизнес-проблемой?
53. ИИ как эксперт в вашей команде
54. Команда ИИ против разделения ролей
55. Как выбрать сферу карьеры в AI?
56. Всегда ли стоит добавлять искусственный интеллект в процесс разработки продукта?
57. ИИ в HR: как автоматизация подбора персонала влияет на HR и развитие команды
58. 6 самых интересных инструментов ИИ в 2023 году
59. 6 крупнейших бизнес-провалов, вызванных искусственным интеллектом
60. Каков анализ зрелости ИИ компании?
61. ИИ для персонализации B2B
62. Варианты использования ChatGPT. 18 примеров того, как улучшить свой бизнес с помощью ChatGPT в 2024 году
63. Микрообучение. Быстрый способ получить новые навыки
64. Самые интересные внедрения ИИ в компаниях в 2024 году